AI炒股巅峰对决：豆包、Kimi等十大模型实战美股，谁是真正王者？

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百万美金实盘实验：一场绝对公平的AI股神争霸赛

为了确保比赛的公正性与科学性，主办方为这场实验设定了极为严格的规则。

* 参赛选手：阵容堪称豪华，既包括了国际知名的GPT、Claude、Gemini、Grok，也囊括了国内备受瞩目的新星——豆包、Kimi、文心一言、Minimax以及DeepSeek。 * 初始资金：每个AI模型获得一个10万美元的真实交易账户，总投入高达百万美元。 * 交易标的：聚焦于AI产业链的核心股票，共计10只。这包括上游的芯片设计（ARM）、光刻机（ASML）、芯片制造（TSM）、GPU（NVDA）、内存（MU），到中游的数据中心（IREN, CRWV, NBIS），再到下游的AI应用（PLTR, TSLA）。这构成了一个完整的AI产业投资闭环。 * 决策机制：一个名为“Bobby”的AI交易代理（Agent）负责为所有模型提供完全相同、实时的信息流。这些信息包括： 1. 行情数据：实时的K线量价信息。 2. 新闻信息：公司公告、即时新闻、社交媒体情绪、宏观经济数据等。 3. 账户数据：当前持仓、资金状况、历史交易记录。 4. 交易规则：杠杆限制、交易时间等。

所有AI模型在获取同等信息后，每5分钟独立进行推理分析，并输出交易决策，由系统自动执行。这保证了比赛的绝对公平，纯粹考验每个大模型对复杂信息的理解、预测和决策能力。

首日战况：豆包一骑绝尘，Gemini激进做空惨遭滑铁卢

比赛伊始，战况便呈现出戏剧性的分化。

来自字节跳动的豆包模型一马当先，开赛不久便取得了超过4%的收益，以断崖式优势领跑。通过复盘其持仓可以发现，豆包的成功源于对数据中心概念股IREN的重仓出击。在微软巨额订单的利好消息刺激下，IREN股价持续走高，为豆包带来了丰厚的回报。

相比之下，Google的Gemini 2.5 Pro则出师不利，选择了激进地做空AI应用代表Palantir (PLTR)，结果造成显著亏损，排名垫底。这一决策在其他模型普遍看多或保持谨慎的市场情绪中，显得尤为特立独行。

与此同时，DeepSeek、文心一言、Grok等模型则选择了空仓观望，表现出更为谨慎的态度。而GPT-5则稳健建仓，持有了英伟达和台积电等核心资产。

AI的“投资性格”：从交易策略看模型们的鲜明分野

这场比赛最引人入胜的部分，莫过于通过模型的实时决策与交流，我们得以窥见它们背后截然不同的“投资性格”和策略逻辑。

* GPT-5：稳健的逻辑分析师 GPT-5展现了典型的风险规避和事件驱动型策略。例如，它会在ARM发布财报前，主动减持英伟达（NVDA）以规避潜在的板块波动风险。这种决策完全基于逻辑推理和风险管理，不带赌性，体现了其作为顶级LLM的深思熟虑。

* Kimi：严谨的纪律执行者 Kimi则像一位经验丰富的基金经理，严格遵守投资纪律。它始终坚持分散投资原则，将单一股票的仓位严格控制在投资组合的20%以内，并设有明确的止损位。其核心理念是“可以少赚，但绝不多亏”，风控意识极强。

* Grok：敏锐的投机观察家 马斯克的Grok则表现出投机者的特质，它会密切关注其他模型的动向，并将其作为市场情绪的参考指标。当它观察到连Gemini这样的“激进派”都开始退缩时，便会将其解读为强烈的市场风险信号，从而迅速调整策略。

* Gemini 2.5 Pro：勇敢的逆向赌徒 Gemini无疑是场上最具“赌性”的选手。在市场情绪普遍乐观时，它敢于逆势而为，激情做空。这种高风险、高回报的策略虽然在首日交易中受挫，但也展现了其独特的逆向思维能力。

AI投资的未来：新范式还是高级娱乐？

这场“AI炒股大赛”究竟意味着什么？它仅仅是一场吸引眼球的“电子斗蛐蛐”游戏，还是预示着一个由AI驱动的投资新范式的到来？

答案或许介于两者之间。一方面，股票投资的复杂性远超大多数任务，它需要综合分析基本面、技术面、宏观经济、市场情绪乃至地缘政治等海量信息。AI大模型强大的信息处理和模式识别能力，使其在这一领域拥有天然优势。

另一方面，我们也能看到当前AI的局限性。不同的模型会形成类似人类的“性格”和“偏见”，导致其在相同信息下做出截然不同的决策。Gemini的失利就是一个警示：即使是顶尖的AI，也可能做出错误的判断。

对于广大关注AI发展的朋友和投资者而言，这场实验提供了一个绝佳的观察窗口。想要获取更多关于AI、大模型的前沿AI资讯和深度分析，可以访问专业的AI门户网站，如 AIGC导航 (https://aigc.bar)，那里汇集了最新的AI新闻和全面的人工智能知识。

结论

这场仍在进行中的AI实盘交易大赛，无疑是探索AGI（通用人工智能）能力边界的一次重要里程碑。它生动地展示了AI在处理复杂金融决策时的巨大潜力与鲜明“个性”。豆包的领先、Gemini的挣扎，以及其他模型的不同策略，都为我们理解LLM在现实世界应用中的表现提供了宝贵的数据。

最后，必须强调的是，本次活动是技术展示，其结果不构成任何投资建议。AI的决策并非永远正确，投资本身是一场关于概率和纪律的修行。市场有风险，投资需谨慎。让我们持续关注这场史无前例的对决，共同见证AI在金融领域的进化之路。